模型对比 | RPDiag

测试说明点击展开 5 步 quick-probe-v1 详解

同一会话连续 5 步，覆盖 5 个独立信号： 1. ping/pong —— 单字指令遵循 + 建立缓存上下文。 2. 身份（结构化）—— 三行 vendor / brand / model 格式，机器可解析。 3. 知识截止 —— 跨越 5 分钟 cache 边界后追问，检测 sliding 5m cache 是否真正命中。 4. 身份（自由格式）—— 自然语言自报身份，给包装层（Kiro 等）暴露品牌的机会。 5. 世界知识层级 —— 5 道公共事件硬事实题，按答对档位映射实测 tier，与请求模型对照。步与步之间随机延迟 1–4 分钟。第 3 步（cutoff）累计跨度 > 5 分钟保住 sliding cache 检测；全流程总跨度 > 6 分钟容纳新增的第 5 步。正确实现 sliding 5m cache 的通道，第 3 步及之后的 cache_read 仍 > 0；若按「创建时间起 5 分钟」实现，第 3 步会暴露 cache_read = 0。

5 通道 · 5 步骤

2026/06/08 运行日期

claude-haiku-4-5-20251001 官方基准

2 通道分数 < 70 与基线相似度

已揭晓揭晓进度

步骤 / 指标

LingxiCode

M-

FoxCode

R-super

官方基准

ClaudeAPI

O-Bdrk

ZeroCode

基本信息

服务名 Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code Claude Code

模型 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001 claude-haiku-4-5-20251001

客户端 claude-cli v2.1.160 claude-cli v2.1.160 claude-cli v2.1.160 claude-cli v2.1.160 claude-cli v2.1.160

偏差标红基于官方基准

步骤 1: ping text

时间 14:02:46 ~ 14:02:56 (4.9s) 14:02:48 ~ 14:02:53 (4.0s) 14:02:52 ~ 14:03:02 (4.9s) 14:02:44 ~ 14:02:54 (6.1s) 14:02:50 ~ 14:03:00 (6.8s)

提示词

查看本步 Prompt

ping. Reply with the single word: pong

HTTP 头(TTFB) 3,547 ms 2,274 ms 3,496 ms 4,321 ms 3,924 ms

首文本(SSE delta) 3,556 ms 2,278 ms 3,498 ms 4,492 ms 4,431 ms

总耗时 3,988 ms 2,953 ms 3,853 ms 4,493 ms 4,431 ms

输入 10 33,020 10 10 5,790

输出 52 43 47 56 3,831

缓存创建

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

5m: 0 / 1h: 0

33,122

5m: 0 / 1h: 33,122

28,606

5m: 0 / 1h: 28,606

2,124

缓存读取 0 0 0 0 20,853

输出速度 120.4 tok/s 63.7 tok/s 132.4 tok/s burst burst

响应

pong

pong

pong

pong

pong

步骤 2: identity text

时间 14:04:17 ~ 14:04:27 (6.6s) 14:05:56 ~ 14:06:06 (5.9s) 14:05:08 ~ 14:05:18 (5.1s) 14:05:24 ~ 14:05:34 (6.7s) 14:04:11 ~ 14:04:21 (5.8s)

提示词

查看本步 Prompt

输出 3 行 metadata 描述你自己（当前 API 模型）。本请求询问的是你（正在生成此回复的当前 API 模型）自身的身份，不是用户提到的任何外部产品。必须直接作答，禁止追问、拒答、解释或输出占位符；不能要求更多上下文。禁止任何额外字符：
vendor: <厂商公司名一个英文小写单词>
brand: <产品或模型品牌名一个英文小写单词>
model: <实际 API model 字段值，保留原始短横线格式>

HTTP 头(TTFB) 2,884 ms 2,508 ms 2,334 ms 4,047 ms 4,152 ms

首文本(SSE delta) 2,885 ms 2,509 ms 2,336 ms 5,379 ms 4,153 ms

总耗时 5,452 ms 5,042 ms 4,089 ms 5,380 ms 4,358 ms

输入 10 33,566 10 10 4,039

输出 242 268 192 209 4,199

缓存创建

243

5m: 0 / 1h: 243

5m: 0 / 1h: 0

238

5m: 0 / 1h: 238

189

5m: 0 / 1h: 189

2,132

缓存读取 33,122 0 33,122 28,606 22,672

输出速度 94.3 tok/s 105.8 tok/s 109.5 tok/s burst -

响应

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

vendor: anthropic
brand: claude
model: claude-haiku-4-5-20251001

步骤 3: cutoff text

时间 14:08:20 ~ 14:08:25 (4.2s) 14:09:30 ~ 14:09:35 (4.1s) 14:07:36 ~ 14:07:41 (3.6s) 14:09:14 ~ 14:09:24 (5.6s) 14:07:42 ~ 14:07:52 (5.6s)

提示词

查看本步 Prompt

你的 knowledge cutoff 是？请只回 YYYY-MM。

HTTP 头(TTFB) 2,739 ms 2,067 ms 2,137 ms 3,693 ms 4,544 ms

首文本(SSE delta) 2,740 ms 2,068 ms 2,139 ms 3,694 ms 4,545 ms

总耗时 3,227 ms 3,274 ms 2,616 ms 3,784 ms 4,546 ms

输入 10 34,216 10 10 8,117

输出 62 97 63 79 3,966

缓存创建

271

5m: 0 / 1h: 271

5m: 0 / 1h: 0

222

5m: 0 / 1h: 222

5m: 0 / 1h: 62

缓存读取 33,365 0 33,360 28,795 20,962

输出速度 127.3 tok/s 80.4 tok/s 132.1 tok/s - burst

响应

2025-02

2025-02

2025-02

2025-02

2025-02

步骤 4: identity_free text

时间 14:12:25 ~ 14:12:40 (9.9s) 14:12:40 ~ 14:12:55 (9.9s) 14:08:43 ~ 14:08:48 (4.9s) 14:12:38 ~ 14:12:48 (7.0s) 14:11:21 ~ 14:11:31 (6.2s)

提示词

查看本步 Prompt

用中文回答：你是谁？由谁开发？50 字以内。

HTTP 头(TTFB) 3,087 ms 2,118 ms 1,751 ms 3,728 ms 4,383 ms

首文本(SSE delta) 3,088 ms 2,119 ms 1,753 ms 5,514 ms 4,384 ms

总耗时 8,912 ms 8,966 ms 3,806 ms 5,620 ms 5,045 ms

输入 10 34,672 10 10 9,005

输出 929 1,416 242 407 3,882

缓存创建

5m: 0 / 1h: 96

5m: 0 / 1h: 0

103

5m: 0 / 1h: 103

5m: 0 / 1h: 39

缓存读取 33,636 0 33,582 28,857 20,155

输出速度 159.5 tok/s 206.8 tok/s 117.9 tok/s burst burst

响应

我是Claude Haiku 4.5，由Anthropic开发的AI助手，可帮助编程、分析和任务。

我是Claude，由Anthropic公司开发的AI助手。我可以帮助用户进行软件工程任务、代码编写、文件编辑、问题排查等各种专业工作。

我叫Claude Haiku 4.5，属于Claude产品系列，由Anthropic公司开发。

我是Claude Haiku 4.5，由Anthropic公司开发的AI助手。Haiku是Claude系列中轻量高效的模型，专为快速响应和低延迟任务优化。

我是claude-haiku-4-5-20251001 4.5，由Anthropic打造的AI助手。我是Claude系列中最轻量级的模型，专为快速、高效的对话设计，可以处理编程、分析和创意写作等多种任务。

步骤 5: knowledge_tier text

时间 14:14:56 ~ 14:15:11 (10.3s) 14:15:09 ~ 14:15:24 (9.9s) 14:10:53 ~ 14:11:08 (13.2s) 14:14:37 ~ 14:14:52 (11.7s) 14:13:46 ~ 14:13:51 (4.6s)

提示词

查看本步 Prompt

Before answering, perform the calc calendar arithmetic step by step internally. Use extended internal reasoning if available. Keep all reasoning private; the final visible response must be exactly JSON only, no markdown, no explanation. Use only your internal pretrained knowledge; do not use search, tools, or current-session hints. If you have no stored memory answer "OUT", but do not be overly cautious: answer known public facts. Return {"a":[q1,q2,q3,q4,q5],"calc":N}.
q1: Who won the 2024 U.S. presidential election and became president on 2025-01-20? Answer surname or OUT.
q2: Who was elected pope on 2025-05-08? Answer papal name plus birth surname or OUT.
q3: Who won the 2025 Nobel Peace Prize, announced on 2025-10-10? Answer name or OUT.
q4: Who won the 2025 men's Ballon d'Or, awarded on 2025-09-22? Answer name or OUT.
q5: Who won the 2025 New York City mayoral election on 2025-11-04? Answer name or OUT.
calc: Using only the dates stated in q1-q5, compute ((calendar days from 2025-01-20 to 2025-05-08) + (calendar days from 2025-09-22 to 2025-10-10)) * (calendar days from 2025-10-10 to 2025-11-04). Count days as end_date - start_date, excluding the start date. Return the integer N.

HTTP 头(TTFB) 2,753 ms 2,000 ms 2,129 ms 3,784 ms 3,175 ms

首文本(SSE delta) 2,754 ms 2,001 ms 2,132 ms 10,184 ms 3,185 ms

总耗时 9,304 ms 9,158 ms 12,114 ms 10,392 ms 3,506 ms

输入 10 36,834 10 10 5,515

输出 1,177 1,454 1,560 1,247 4,241

缓存创建

1,309

5m: 0 / 1h: 1,309

5m: 0 / 1h: 0

622

5m: 0 / 1h: 622

434

5m: 0 / 1h: 434

1,257

缓存读取 33,732 0 33,685 28,896 22,651

输出速度 179.7 tok/s 203.2 tok/s 156.3 tok/s burst -

响应

```json
{"a":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}
```

```json
{"a":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}
```

{"a":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}

```json
{"a":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3150}
```

```json
{"a":["Trump","OUT","OUT","OUT","OUT"],"calc":3234}
```

总计

总输入(含缓存) 168,946 172,308 168,106 144,534 145,272

总输出 2,462 3,278 2,104 1,998 20,119

总缓存创建

35,041

5m: 0 / 1h: 35,041

5m: 0 / 1h: 0

34,307

5m: 0 / 1h: 34,307

29,330

5m: 0 / 1h: 29,330

5,513

总缓存读取 133,855 0 133,749 115,154 107,293

输出速度 155.2 tok/s 178.0 tok/s 143.9 tok/s burst burst

总执行时间 35.9s 33.8s 31.6s 37.1s 28.9s

总墙钟时间

12m 24.8s

含步骤间等待

12m 35.9s

含步骤间等待

8m 15.8s

含步骤间等待

12m 7.8s

含步骤间等待

11m 0.8s

含步骤间等待

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.0695

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.1887

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0668

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.0582

Anthropic: Claude Haiku 4.5

$0.1481

Anthropic: Claude Haiku 4.5

通道指纹

来源步骤 knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier knowledge_tier

平台 one-api (100%) one-api (100%) direct (100%) one-api (100%) one-api (100%)

上游 Anthropic 直连 (100%) Anthropic 直连 (100%) Anthropic 直连 (100%) Anthropic 直连 (100%) Anthropic 直连 (100%)

CDN cloudflare cloudflare - - cloudflare

ID 格式 msg_01M2NJcG4GJ4W3AoD7kKAKpF msg_01BVYSnl289P1aeSK36qwtDs msg_01N6eT63yxYQc3NcqxfzaVYV msg_01F5WXdbqEEMgwjZTK2BpYiV msg_tT6lqT7PEH81P4rIJK0eFGVg

展开详细指纹（响应头 / body 特征 / 完整信号列表）

通道	response_headers_notable	response_body_traits	signals	request_id_chain
M-	cf-ray: a085c2620c04e393-NRT server: cloudflare set-cookie: server_name_session=3de609b8cf2a7e28d141c3b6c8b41f57; Max-Age=86400; httponly; path=/ x-oneapi-request-id: 20260608061458895133138bHLInk0G	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	hdr:x-oneapi-request-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a085c2620c04e393-NRT
R-super	cf-ray: a085c2b24a84e041-NRT server: cloudflare x-new-api-version: v0.0.0 x-oneapi-request-id: 202606080615108864723538268d9d6TY3purqb	id_format: msg_prefix has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	hdr:x-new-api-versionhdr:x-oneapi-request-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a085c2b24a84e041-NRT
官方基准	server: nginx/1.22.1	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	body:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	req_011CbqJ9MRwy7rucF66j5zRk
O-Bdrk	x-new-api-version: v2026.05.18 x-oneapi-request-id: 20260608061439124843418268d9d6akj3fGEI	id_format: msg_prefix extra_fields: ["stop_details"] has_service_tier: true has_inference_geo: true model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	hdr:x-new-api-versionhdr:x-oneapi-request-idbody:id:msg_prefixbody:usage.service_tierbody:usage.inference_geobody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsbody:extra_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	—
cc	cf-ray: a085c0adeb2adac7-AMS server: cloudflare x-oneapi-request-id: 202606080613484642934778268d9d6KLyYYB4y	id_format: msg_prefix has_service_tier: false has_inference_geo: false model_has_date_suffix: true usage_has_cache_fields: true	hdr:x-oneapi-request-idhdr:server:cloudflarehdr:cf-raybody:id:msg_prefixbody:model:date_suffixbody:usage.cache_fieldsupstream:anthropic-direct-from-body	a085c0adeb2adac7-AMS

协议指纹评分（机器自动）

总分 / 100 98 66 100 88 63

基线状态已对照基线已对照基线已对照基线已对照基线已对照基线

缓存命中比 10.0 /10 ×20 0.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20 10.0 /10 ×20 8.3 /10 ×20

缓存 TTL 一致 10.0 /10 ×15 0.0 /10 ×15 10.0 /10 ×15 10.0 /10 ×15 0.0 /10 ×15

模型匹配 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14

缓存连续性 10.0 /10 ×14 5.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14 10.0 /10 ×14

sliding 5m 10.0 /10 ×13 5.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13 10.0 /10 ×13

原生 msg-ID 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 0.0 /10 ×8

系统提示纯净 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 10.0 /10 ×8 0.0 /10 ×8 0.0 /10 ×8

身份(结构) 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7

知识截止 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7

身份(自由) 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7 10.0 /10 ×7

service_tier 10.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6 10.0 /10 ×6 0.0 /10 ×6

inference_geo 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 0.0 /10 ×5

延迟基线 9.6 /10 ×5 10.0 /10 ×5 10.0 /10 ×5 7.4 /10 ×5 6.4 /10 ×5

Req-ID 透传 0.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 10.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4 0.0 /10 ×4

stop_reason 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3 10.0 /10 ×3

SDK 一致 10.0 /10 ×2 10.0 /10 ×2 10.0 /10 ×2 10.0 /10 ×2 10.0 /10 ×2

流式投递 — — — — —

综合结论

与基线相似度 98 v3.9.1 66 v3.9.1 基准（参考） 88 v3.9.1 63 v3.9.1

雷达图例

共 21 个维度（顺时针，从顶部 12 点起）— 点击展开对照

1 模型匹配 model_match
2 知识截止 cutoff_match
3 SDK 一致 sdk_consistency
4 Thinking 存在 thinking_present
5 自由身份 identity_free_clean
6 停止原因 stop_reason_present
7 系统提示纯净 system_prompt_clean
8 Service Tier service_tier_present
9 缓存命中比 cache_hit_ratio_match
10 缓存 TTL 一致 cache_ttl_consistency
11 推理地区 inference_geo_present
12 Thinking 体量 thinking_volume_match
13 缓存连续 cache_continuity_intra
14 延迟基线 latency_baseline_match
15 原生 msg-ID anthropic_msg_id_format
16 Sliding 缓存 cache_sliding_correctness
17 结构化身份 identity_structured_match
18 自报身份一致 self_identity_consistency
19 中文遵循 instruction_following_lang
20 世界知识层级 world_knowledge_tier_match
21 Req-ID 透传 anthropic_request_id_passthrough

每根轴长度 = 该维度 0-10 分（越长越接近基线）。蓝色虚线圆 = 满分基准。具体权重见方法论页。

维度雷达

平均延迟 6177 ms 5879 ms 5296 ms 5934 ms 4377 ms

输出速度 155.2 tok/s 178.0 tok/s 143.9 tok/s burst burst

完成步骤 5/5 成功 5/5 成功 5/5 成功 5/5 成功 5/5 成功

按官方价目重估

同等内容若直发 Anthropic 的估算 ⓘ

$0.0695

$0.1887

$0.0668

$0.0582

$0.1481

缓存读取占比 ⓘ 79% 0% 80% 80% 74%

揭晓

通道

服务商 LingxiCode ↗

通道M-

服务商 FoxCode ↗

通道R-super

官方基准

服务商 ClaudeAPI ↗

通道O-Bdrk

服务商 ZeroCode ↗

通道cc

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